Dr. Larysa Visengeriyeva hat im Bereich Augmented Data Quality an der TU Berlin promoviert. Bei INNOQ beschäftigt sie sich mit dezentralisierten Datenarchitekturen und der Operationalisierung von Machine Learning (MLOps). Sie ist Autorin von ml-ops.org.

Session

Back-of-the-Envelope-Kalkulation für Machine-Learning-Projekte

In diesem Vortrag stelle ich ein Design-Toolkit für ML-Projekte vor, um ein solches Prototyping mithilfe von drei Canvas-Typen durchzuführen: Machine Learning Canvas, Data Landscape Canvas und MLOps Stack Canvas. >> Weiterlesen